基于数据驱动的自学习防空火力控制技术

摘要：

立足打赢未来智能化战争的作战需求,提高目标探测识别、运动参数估计的实时性和准确性,解决自主拦截决策建模难度大、决策结果稳定性差等问题,通过引入数据挖掘、深度学习、神经网络等人工智能技术,重点开展基于大数据的多类型目标状态空间模型分析、多探测模式下的目标融合识别技术、基于卷积神经网络的射击诸元修正等,研制一套自学习防空火力控制系统,有效弥补传统防空火力控制技术在时敏目标状态空间模型、大闭环校射、协同信息处理、控制决策等环节的不足,提升火控系统自修正、自学习能力,为武器装备向无人化智能化方向发展提供技术支撑.

关键词：数据驱动;深度学习;目标状态空间模型;协同信息;自主决策

所属期刊栏目：46

分类号：TJ01(一般性问题)

在线出版日期：2021-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：76-80